An exploratory analysis of the effect of pesticide exposure on the risk of spontaneous abortion in an Ontario farm population.
Notice bibliographique
Résumé
The toxicity of pesticides on human reproduction is largely unknown--particularly how mixtures of pesticide products might affect fetal toxicity. The Ontario Farm Family Health Study collected data by questionnaire on the identity and timing of pesticide use on the farm, lifestyle factors, and a complete reproductive history from the farm operator and eligible couples living on the farm. A total of 2,110 women provided information on 3,936 pregnancies, including 395 spontaneous abortions. To explore critical windows of exposure and target sites for toxicity, we examined exposures separately for preconception (3 months before and up to month of conception) and postconception (first trimester) windows and for early (< 12 weeks) and late (12-19 weeks) spontaneous abortions. We observed moderate increases in risk of early abortions for preconception exposures to phenoxy acetic acid herbicides [odds ratio (OR) = 1.5; 95% confidence interval (CI), 1.1-2.1], triazines (OR = 1.4; 95% CI, 1.0-2.0), and any herbicide (OR = 1.4; 95% CI, 1.1-1.9). For late abortions, preconception exposure to glyphosate (OR = 1.7; 95% CI, 1.0-2.9), thiocarbamates (OR = 1.8; 95% CI, 1.1-3.0), and the miscellaneous class of pesticides (OR = 1.5; 95% CI, 1.0-2.4) was associated with elevated risks. Postconception exposures were generally associated with late spontaneous abortions. Older maternal age (> 34 years of age) was the strongest risk factor for spontaneous abortions, and we observed several interactions between pesticides in the older age group using Classification and Regression Tree analysis. This study shows that timing of exposure and restricting analyses to more homogeneous endpoints are important in characterizing the reproductive toxicity of pesticides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».